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Simular el cerebro humano es algo tan complicado, que incluso una de las supercomputadoras más poderosos del planeta apenas pudo hacerlo después de haber procesado datos por un espacio de cuarenta minutos, con un resultado equivalente a un solo segundo de actividad cerebral. El superordenador en cuestión es el Fujitsu K, un «ex primer puesto» en la lista TOP500 de las mejores computadoras del mundo, y la tarea requirió de casi 83 mil procesadores.
El silicio ha registrado avances espectaculares en los últimos años, pero desde varios puntos de vista, el mejor ordenador sigue estando entre nuestras orejas, de allí surge el enorme interés asociado a estudiar su funcionamiento. Si bien los expertos ya saben cómo enfrentar un proyecto de simulación cerebral, lo cierto es que el poder de procesamiento para hacerlo no está disponible, un dato llamativo si tenemos en cuenta que hay supercomputadoras que ya tienen como meta superar la barrera de los cien petaflops. Tomemos por ejemplo al superordenador K, creado por Fujitsu. En su momento, K se quedó con el primer puesto de la lista TOP500, y gracias a sus diez petaflops, aún se mantiene en el cuarto lugar. Sin embargo, al ser enfrentado a este proyecto de simulación, la supercomputadora K apenas logró reproducir el equivalente a un segundo de actividad cerebral… y solo después de masticar números por cuarenta minutos.
De acuerdo a los investigadores que participaron de la simulación, se utilizó un total de 82.944 procesadores de los que tiene K a su disposición, para crear una red de 1.730 millones de células nerviosas, conectadas a 10,73 billones (nuestros billones) de sinapsis, en ambos casos virtuales. La simulación, basada en el software Open Source NEST, tuvo a su disposición cerca de un petabyte de memoria RAM. Estamos hablando de recursos de hardware escalofriantes comparados con sistemas personales, pero a pesar de estos números, la simulación sólo llegó a representar el 1 por ciento de la red neuronal en el cerebro humano. Los investigadores dejaron en claro que el objetivo principal no era descubrir nueva información sobre la actividad cerebral, sino que recurrieron a este modelo para poner al prueba tanto las capacidades del entorno de simulación como de la propia supercomputadora K.
Si obedecemos a los números en forma lineal, serían necesarios cien sistemas K para igualar a la red neuronal del cerebro humano, y aún así, habría muchas imprecisiones por corregir. Después de todo, las conexiones de las sinapsis fueron aleatorias.
